[发明专利]无人机目标跟踪系统的构建方法及应用

摘要

本发明公开了一种基于测量误差校正的无人机目标跟踪模型构建方法，将独立增量原理引入到CDKF算法中，用以提高无人机机载雷达对机动目标跟踪的精度。根据机动目标的状态向量和搭载机载雷达设备的无人机的状态向量通过机动目标的状态方程Xk＝Φk/k‑1Xk‑1+wk‑1和量测方程构建为无人机目标跟踪模型。本发明还公开了一种采用上述无人机目标跟踪模型构建方法构建的模型的应用，用于建立基于ICDKF模型的目标跟踪滤波器以实现无人机对机动目标的跟踪。该应用方法利用ICDKF算法对机动目标的位置、速度和加速度进行估计，从而达到减少量测方程中未知系统误差对机动目标状态估计的影响，降低滤波发散的现象，提高目标跟踪的滤波精度，增强滤波的稳定性。

主权项

1.一种无人机目标跟踪系统的构建方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤一，选择与机动目标运动模式匹配的运动模型一、与搭载机载雷达的无人机运动模式匹配的运动模型二，以恒定时间t为间隔获取机动目标的状态向量无人机的状态向量搭载机载雷达的无人机实际测得其与机动目标的距离和角度的一系列样本数据，其中，在k时刻，x_k为水平方向的位置；为水平方向的速度；为水平方向的加速度；y_k为垂直方向的位置；为垂直方向的速度；为垂直方向的加速度；T表示矩阵的转置；建立运动学模型：Xk＝Φk/k‑1Xk‑1+wk‑1   (1)式(1)中，w_k为系统噪声，；式(2)中,为噪声向量，满足δ_kj为Kronecker δ函数，即有当k＝j时，δ_kj＝1；当k≠j时，δ_kj＝0；式(1)、(2)的状态转移矩阵为：步骤二，通过所述机载雷达测得其与机动目标的距离、角度，以此作为量测值，建立增量量测方程：其中量测方程为Δzk＝zk‑zk‑1是增量量测向量；zk是量测向量，vk是量测噪声；步骤三，针对机动目标跟踪问题，基于公式(1)和(3)建立相应的非线性离散增量系统：Xk＝Φk/k‑1Xk‑1+wk‑1   (5)其中，wk和vk满足：式(7)中,Qk为系统噪声wk的方差阵；Rk为量测噪声vk的方差阵；δkj为Kronecker δ函数，当k＝j时，δkj＝1；当k≠j时，δkj＝0。